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Shake-The-Box with PeakCNN: Production ready ML for particle tracking at very high seeding densities?

Godbersen, Philipp und Schanz, Daniel und Schröder, Andreas (2025) Shake-The-Box with PeakCNN: Production ready ML for particle tracking at very high seeding densities? In: Annual MOTAR Meeting 2025. Annual MOTAR Meeting 2025, 2025-06-03 - 2025-06-04, Lanslebourg, France.

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Kurzfassung

The Peak-CNN approach allows for peak detection in images even at high particle concentrations. Such a more reliable detetcion then leads to better performances of the downstream processing such as triangulation or IPR. As a supervised learning method Peak-CNN requires labeled training data. This talk showcases how such training data can be obtained in a simple and efffective manner for a testcase of the 2nd LPT/DA challenge

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216885/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Shake-The-Box with PeakCNN: Production ready ML for particle tracking at very high seeding densities?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Godbersen, PhilippPhilipp.Godbersen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0917-4897193572285
Schanz, DanielDaniel.Schanz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1400-4224193572286
Schröder, AndreasAndreas.Schroeder (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6971-9262193572289
Datum:Juni 2025
Erschienen in:Annual MOTAR Meeting 2025
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTMOTARNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Peak detection, STB, LPT, machine learning
Veranstaltungstitel:Annual MOTAR Meeting 2025
Veranstaltungsort:Lanslebourg, France
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:3 Juni 2025
Veranstaltungsende:4 Juni 2025
Veranstalter :ONERA, France
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Virtuelles Flugzeug und Validierung
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Experimentelle Verfahren, GO
Hinterlegt von: Micknaus, Ilka
Hinterlegt am:06 Okt 2025 15:06
Letzte Änderung:06 Okt 2025 15:06

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